{"id":21696,"date":"2022-12-27T16:16:43","date_gmt":"2022-12-27T16:16:43","guid":{"rendered":"http:\/\/www.pasadenahoy.com\/primero\/?p=21696"},"modified":"2022-12-27T16:16:54","modified_gmt":"2022-12-27T16:16:54","slug":"con-una-ola-de-tecnologias-nuevas-y-mejoradas-los-investigadores-de-caltech-cambian-la-forma-en-que-vemos-los-mundos-dentro-y-alrededor-de-nosotros","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.pasadenahoy.com\/primero\/la-comunidad\/con-una-ola-de-tecnologias-nuevas-y-mejoradas-los-investigadores-de-caltech-cambian-la-forma-en-que-vemos-los-mundos-dentro-y-alrededor-de-nosotros\/","title":{"rendered":"Con una ola de tecnolog\u00edas nuevas y mejoradas, los investigadores de Caltech cambian la forma en que vemos los mundos dentro y alrededor de nosotros"},"content":{"rendered":"\n
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Im\u00e1genes celulares del laboratorio de Lu Wei. Las im\u00e1genes de tejidos volum\u00e9tricos y de superresoluci\u00f3n mediante microscop\u00eda especializada pueden mapear las vibraciones qu\u00edmicas de las prote\u00ednas en el cerebro. [Caltech]<\/span><\/figcaption><\/figure><\/figure>\n\n\n\n

La qu\u00edmica Lu Wei puede recordar la primera vez que realmente vio los resultados de su investigaci\u00f3n. Lleg\u00f3 el momento en que era estudiante de posgrado y, con sus compa\u00f1eros de laboratorio, construy\u00f3 un microscopio. \u201cCuando obtuvimos nuestra primera imagen, literalmente salt\u00e9\u201d, dice Wei. \u201cVer realmente es creer\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Wei se ha inclinado hacia esa sensaci\u00f3n de emoci\u00f3n desde entonces. Ahora, en su propio laboratorio en Caltech, utiliza nuevos m\u00e9todos de espectroscopia y microscopia para profundizar en los tejidos biol\u00f3gicos y rastrear mol\u00e9culas individuales en c\u00e9lulas vivas. Wei es solo uno de los muchos cient\u00edficos e ingenieros del Instituto que trabajan arduamente para producir mejores im\u00e1genes de objetos tan peque\u00f1os como c\u00e9lulas individuales, tan mortales como tumores de c\u00e1ncer de mama y tan lejanos como agujeros negros. En un intento por ver m\u00e1s profundo, m\u00e1s lejos y m\u00e1s r\u00e1pido, estos investigadores ampl\u00edan los l\u00edmites de las t\u00e9cnicas tradicionales mediante el uso de nuevos enfoques, incluidos algunos que incorporan inteligencia artificial (IA), para identificar patrones m\u00e1s all\u00e1 del alcance del ojo humano.<\/p>\n\n\n\n

buenas vibraciones
Para comprender verdaderamente las enfermedades y desarrollar mejores formas de tratarlas, es necesario saber qu\u00e9 sucede en el cuerpo a nivel celular. Wei tiene como objetivo hacer eso a trav\u00e9s del dise\u00f1o de t\u00e9cnicas de imagen innovadoras que explotan las vibraciones \u00fanicas de los enlaces qu\u00edmicos, que se estiran y doblan debido al movimiento constante de los \u00e1tomos, para visualizar peque\u00f1as biomol\u00e9culas con alta precisi\u00f3n y resoluci\u00f3n utilizando las vibraciones detectadas como coordenadas. \u201cPor ejemplo, las mol\u00e9culas de agua est\u00e1n formadas por enlaces O y H que vibran a una frecuencia particular\u201d, explica Wei. \u201cPodemos detectar esa vibraci\u00f3n y mapear d\u00f3nde est\u00e1 el agua en nuestras c\u00e9lulas, tejidos y cuerpos\u201d.<\/p>\n\n\n\n

El equipo de Wei se ha basado en este conocimiento sobre c\u00f3mo vibran los diferentes enlaces qu\u00edmicos y ha desarrollado etiquetas qu\u00edmicas no t\u00f3xicas que emiten vibraciones particulares. Estas etiquetas se pueden introducir en las mol\u00e9culas para ayudar a los investigadores a rastrearlas en los entornos complejos de las c\u00e9lulas vivas. Gracias a un tipo especializado de microscop\u00eda desarrollado por Wei que puede captar las vibraciones sutiles, ha podido investigar los procesos metab\u00f3licos, o las reacciones qu\u00edmicas que sustentan la vida, dentro de diferentes tipos de c\u00e9lulas.<\/p>\n\n\n\n

\u201cCon el c\u00e1ncer y otras enfermedades, estamos tratando de encontrar objetivos nuevos o adicionales asociados con el metabolismo que puedan ayudar a mejorar la eficiencia de los tratamientos\u201d, dice Wei. \u201cAnteriormente, usamos este enfoque para identificar un par de susceptibilidades metab\u00f3licas en las c\u00e9lulas de c\u00e1ncer de melanoma a nivel de c\u00e9lulas madre. Lo que fue muy impresionante fue que pudimos identificar un proceso que se relacionaba directamente con un tipo muy agresivo de c\u00e9lula cancerosa\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Ahora, utiliza las mismas tecnolog\u00edas y procesos para explorar la regulaci\u00f3n metab\u00f3lica en enfermedades cardiovasculares y en el tejido cerebral. \u201cDebido a que estamos en qu\u00edmica, nos gusta comprender los aspectos fundamentales de c\u00f3mo se controla exactamente algo\u201d, dice Wei. Ese tipo de inmersi\u00f3n profunda en c\u00f3mo se regulan los sistemas tambi\u00e9n podr\u00eda usarse en los esfuerzos para hacer que las bater\u00edas de iones de litio sean m\u00e1s seguras. Siguiendo un proyecto que Wei inici\u00f3 en 2018, el equipo planea rastrear la din\u00e1mica qu\u00edmica de las distribuciones de electrolitos en las bater\u00edas durante los ciclos de carga para descubrir c\u00f3mo mantener las bater\u00edas m\u00e1s fr\u00edas. Esto podr\u00eda ayudar a abordar los problemas de seguridad actuales que incluyen incendios, que a menudo son causados por condiciones relacionadas con desequilibrios electrol\u00edticos.<\/p>\n\n\n\n

\u201cAdem\u00e1s de la biolog\u00eda, que sigue siendo mi principal inter\u00e9s, los instrumentos y t\u00e9cnicas que estamos desarrollando tienen aplicaciones potenciales para otros campos, como las energ\u00edas renovables y la ciencia de los materiales, que planeo explorar m\u00e1s a fondo\u201d, dice.<\/p>\n\n\n\n

Ver con sonido
El ingeniero qu\u00edmico Mikhail Shapiro tambi\u00e9n quiere rastrear las funciones c\u00e9lula por c\u00e9lula en el cuerpo para desarrollar mejores diagn\u00f3sticos y terapias de salud: una tarea nada f\u00e1cil, dado que el cuerpo humano contiene unos 37 billones de c\u00e9lulas. Pero \u00e9l usa un tipo diferente de vibraci\u00f3n, ondas de sonido, en lugar de vibraciones causadas por el movimiento, para obtener im\u00e1genes de las actividades en lo profundo del h\u00e1bitat natural de una c\u00e9lula.<\/p>\n\n\n\n

Para hacer esto, Shapiro ha sido pionera en una t\u00e9cnica que utiliza la ingenier\u00eda gen\u00e9tica para crear genes denominados “reporteros ac\u00fasticos” que producen prote\u00ednas llenas de aire llamadas ves\u00edculas de gas cuando se insertan en una c\u00e9lula. Estas ves\u00edculas, o \u201cprote\u00ednas ac\u00fasticas\u201d, contienen bolsas de aire que pueden reflejar ondas sonoras, lo que permite localizarlas y rastrearlas mediante una de las t\u00e9cnicas de imagen m\u00e1s utilizadas en el mundo: la ecograf\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEl desaf\u00edo ha sido que, hist\u00f3ricamente, el ultrasonido nos ha mostrado la anatom\u00eda, como d\u00f3nde est\u00e1n los huesos y los m\u00fasculos, pero no pod\u00eda mostrarnos c\u00e9lulas espec\u00edficas\u201d, dice Shapiro. \u201cAhora, no solo podemos ver d\u00f3nde est\u00e1n ubicadas las c\u00e9lulas, sino<\/p>\n\n\n\n

tambi\u00e9n podemos ver su funci\u00f3n porque podemos programarlos para que solo hagan las ves\u00edculas de gas bajo ciertas condiciones. Esto ha abierto un nuevo potencial para la obtenci\u00f3n de im\u00e1genes celulares de tejidos profundos que antes no era posible\u201d. Shapiro y su equipo tambi\u00e9n pueden amplificar las ondas de ultrasonido a una fuerza que puede reventar las ves\u00edculas de gas en lugar de simplemente hacerlas sonar; esto da como resultado una se\u00f1al m\u00e1s fuerte que permite a los investigadores ver cantidades mucho m\u00e1s peque\u00f1as de ves\u00edculas. Esta mayor sensibilidad tiene el potencial de mejorar los estudios del microbioma intestinal, donde vive una gran parte de las c\u00e9lulas inmunitarias, al poder concentrarse en unas pocas c\u00e9lulas en un mar de muchas. \u201cUna de nuestras ambiciones a corto plazo es visualizar las c\u00e9lulas inmunitarias a medida que recorren el cuerpo y buscan y atacan pat\u00f3genos o tumores\u201d, dice Shapiro. \u201cQueremos ver c\u00f3mo se desarrolla este drama en tiempo real\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Como alguien que estudi\u00f3 neurociencia como estudiante universitario, Shapiro tambi\u00e9n est\u00e1 muy interesado en aprender sobre el cerebro. De hecho, la falta de tecnolog\u00edas no invasivas efectivas con las que estudiar las neuronas es lo que llev\u00f3 a Shapiro a obtener un doctorado en ingenier\u00eda biol\u00f3gica. El a\u00f1o pasado, recibi\u00f3 subvenciones para dos estudios de neurociencia de la iniciativa Brain Research Through Advancing Innovative Neurotechnologies (BRAIN) de los Institutos Nacionales de la Salud. Uno de estos proyectos financiados por BRAIN tiene como objetivo obtener im\u00e1genes de la actividad neuronal mediante ultrasonidos a escala cerebral como un medio para ayudar a comprender y desarrollar mejores tratamientos para las enfermedades neurol\u00f3gicas. El otro estudio se centra en las interfaces cerebro-computadora e implica el uso de ultrasonido para registrar se\u00f1ales cerebrales de una manera menos invasiva que los implantes actuales. La informaci\u00f3n obtenida de este estudio podr\u00eda, por ejemplo, utilizarse para ayudar a los pacientes paralizados a aprender a realizar diversas tareas con neuropr\u00f3tesis.<\/p>\n\n\n\n

En \u00faltima instancia, Shapiro espera que las tecnolog\u00edas que desarrolle se conviertan en un modelo para varios tipos de investigaci\u00f3n, con laboratorios de biolog\u00eda en todo el mundo colocando m\u00e1quinas de ultrasonido junto a sus microscopios \u00f3pticos. “Adem\u00e1s, estar\u00e9 feliz si los m\u00e9dicos comienzan a usar el ultrasonido para ver d\u00f3nde van sus terapias celulares y g\u00e9nicas dentro del cuerpo y qu\u00e9 est\u00e1n haciendo, para que puedan tomar medidas correctivas si la terapia no est\u00e1 haciendo lo que quieren”. \u00e9l dice. \u201cEspero que nuestras prote\u00ednas ac\u00fasticas hagan posible que muchos m\u00e1s laboratorios puedan ver cosas que antes eran invisibles dentro de los seres vivos\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Enfoque l\u00e1ser
En 2014, el ingeniero de Caltech, Lihong Wang, anunci\u00f3 que hab\u00eda tenido \u00e9xito en su b\u00fasqueda para construir la c\u00e1mara m\u00e1s r\u00e1pida del mundo, la primera capaz de capturar un pulso de luz, o rayo l\u00e1ser, mientras se mueve. Desde entonces, ha mejorado su tecnolog\u00eda y ha construido c\u00e1maras que pueden ver la dispersi\u00f3n de la luz en c\u00e1mara lenta, observar objetos aparentemente transparentes y producir videos en 3D. \u201cTenemos que entender la luz antes de entender completamente el mundo y entender completamente la naturaleza\u201d, dice Wang. \u201cLa luz tiene el l\u00edmite m\u00e1ximo de velocidad si Einstein todav\u00eda tiene raz\u00f3n. Con nuestra c\u00e1mara, por primera vez, podemos ver un pulso de luz a la velocidad de la luz\u201d.<\/p>\n\n\n\n

El a\u00f1o pasado, en la edici\u00f3n del 13 de enero de Science Advances, Wang inform\u00f3 sobre el progreso en el estudio de sistemas ca\u00f3ticos de su equipo con su c\u00e1mara de fotograf\u00eda ultrarr\u00e1pida comprimida (CUP), capaz de alcanzar velocidades de hasta 70 billones de fotogramas por segundo. Los sistemas ca\u00f3ticos, como la turbulencia del aire y ciertas condiciones clim\u00e1ticas, se destacan por exhibir un comportamiento predecible al principio, pero que se vuelve cada vez m\u00e1s aleatorio con el tiempo. Su experimento observ\u00f3 que la luz l\u00e1ser, que se mueve a velocidades extremadamente altas, se dispersa en una c\u00e1mara dise\u00f1ada para inducir reflejos ca\u00f3ticos. Descubrir c\u00f3mo se mueve la luz en condiciones ca\u00f3ticas tiene aplicaciones en f\u00edsica, comunicaciones, criptograf\u00eda y navegaci\u00f3n a\u00e9rea.<\/p>\n\n\n\n

\u201cSe puede argumentar que estamos extendiendo lo que nuestros ojos pueden ver mucho m\u00e1s all\u00e1 de la piel. Estamos mostrando a los cirujanos lo que ver\u00edan despu\u00e9s de abrir un cuerpo sin tener que hacerlo\u201d.<\/p>\n\n\n\n

\u2014 LIHONG WANG
Adem\u00e1s, con algunas modificaciones, Wang utiliz\u00f3 su c\u00e1mara ultrarr\u00e1pida para capturar se\u00f1ales que viajan a trav\u00e9s de las c\u00e9lulas nerviosas por primera vez, una haza\u00f1a que se inform\u00f3 en la edici\u00f3n del 6 de septiembre de Nature Communications.<\/p>\n\n\n\n

Al igual que Shapiro, Wang tambi\u00e9n crea t\u00e9cnicas de im\u00e1genes m\u00e9dicas que utilizan ultrasonido pero funcionan en combinaci\u00f3n con l\u00e1seres. Ha inventado una serie de t\u00e9cnicas de imagen fotoac\u00fastica que combinan ondas de luz y sonido para obtener vistas profundas y no invasivas del tejido biol\u00f3gico sin riesgo de radiaci\u00f3n. Por ejemplo, su esc\u00e1ner l\u00e1ser-s\u00f3nico para detectar tumores de c\u00e1ncer de mama se est\u00e1 desarrollando actualmente para su uso en centros de atenci\u00f3n m\u00e9dica. Puede identificar tumores en 15 segundos sin la incomodidad o la radiaci\u00f3n de las mamograf\u00edas, el est\u00e1ndar de oro actual en la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama.<\/p>\n\n\n\n

\u201cUsamos una dosis segura de luz l\u00e1ser con el color correcto que en realidad puede penetrar bastante profundamente en el tejido biol\u00f3gico, pero la luz no ir\u00e1 directamente, como lo hacen los rayos X; simplemente deambular\u00e1\u201d, explica Wang. \u201cPor eso recurrimos a la fotoac\u00fastica. Cuando mol\u00e9culas como la hemoglobina de la sangre<\/p>\n\n\n\n

absorben la luz, comenzar\u00e1n a vibrar, y esa vibraci\u00f3n es una fuente de sonido. Capturamos esa se\u00f1al de sonido y luego podemos identificar de d\u00f3nde proviene esa se\u00f1al y formar una imagen\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Compara el proceso con el funcionamiento de los rel\u00e1mpagos y los truenos: el rel\u00e1mpago es el pulso del l\u00e1ser y el trueno es el sonido que esperas escuchar unos segundos despu\u00e9s. De la misma manera que se puede triangular la ubicaci\u00f3n de una tormenta utilizando el tiempo entre estos fen\u00f3menos meteorol\u00f3gicos, Wang y sus colaboradores pueden construir una imagen del interior del cuerpo.<\/p>\n\n\n\n

\u201cSe puede argumentar que estamos extendiendo lo que nuestro ojo puede ver mucho m\u00e1s all\u00e1 de la piel\u201d, dice Wang, quien recientemente us\u00f3 sus t\u00e9cnicas de im\u00e1genes fotoac\u00fasticas para mirar dentro del cerebro y detectar cambios m\u00ednimos en la concentraci\u00f3n y oxigenaci\u00f3n de la sangre. \u201cEstamos mostrando a los cirujanos lo que ver\u00edan despu\u00e9s de abrir un cuerpo sin tener que hacerlo\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Nuevos \u00e1ngulos
Mientras Wang trabaja para ver a trav\u00e9s de los objetos, Changhuei Yang tambi\u00e9n intenta ver a su alrededor. En mayo de 2022, \u00e9l y los miembros de su laboratorio informaron en Nature Photonics sobre una t\u00e9cnica que puede detectar un objeto de inter\u00e9s fuera de la l\u00ednea de visi\u00f3n del espectador. El m\u00e9todo de imagen funciona mediante el uso de la formaci\u00f3n de frente de onda, en el que la luz se acumula en una pared para generar un punto de luz enfocado para escanear el objeto, lo que permite a los investigadores ver lo que est\u00e1 fuera de la vista.<\/p>\n\n\n\n

“Esta tecnolog\u00eda podr\u00eda tener uso en el futuro para los autom\u00f3viles aut\u00f3nomos, as\u00ed como para las naves espaciales que atraviesan un planeta donde podr\u00eda haber, por ejemplo, cavernas ocultas que quieran explorar”, dice Yang. “Algo como esto nos permitir\u00eda hacer im\u00e1genes sin l\u00ednea de visi\u00f3n e interrogar un entorno de una manera \u00fanica”.<\/p>\n\n\n\n

Pero mirar alrededor de las esquinas no es la \u00fanica forma de encontrar objetos y patrones ocultos. La mayor parte del trabajo de Yang involucra el desarrollo de mejores microscopios, mediante el uso de sensores y m\u00e9todos computacionales, para ver m\u00e1s profundamente en los tejidos biol\u00f3gicos que nunca antes y extraer informaci\u00f3n de esas muestras. Tambi\u00e9n ha comenzado a utilizar el aprendizaje profundo, un tipo de IA, para detectar patrones en im\u00e1genes biol\u00f3gicas que un observador humano no podr\u00eda detectar.<\/p>\n\n\n\n

\u201cHay cosas que probablemente predicen enfermedades que los ojos humanos simplemente no pueden detectar porque nuestra capacidad para reconocer patrones es limitada\u201d, dice Yang.<\/p>\n\n\n\n

En esencia, Yang quiere hacer m\u00e1quinas a las que se les pueda ense\u00f1ar a ver mejor que nosotros, y ha logrado un progreso significativo. En colaboraci\u00f3n con Magdalena Zernicka-Goetz, profesora de Biolog\u00eda e Ingenier\u00eda Biol\u00f3gica de Bren, Yang ha desarrollado una forma de usar algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para detectar sutiles diferencias de patrones en im\u00e1genes de embriones durante el proceso de fertilizaci\u00f3n in vitro (FIV) que podr\u00edan indicar si est\u00e1n saludable y resultar\u00e1 en un embarazo exitoso o no.<\/p>\n\n\n\n

Junto con pat\u00f3logos de la Universidad de Washington en St. Louis, Yang y su equipo trataron recientemente de verificar una hip\u00f3tesis que muchos onc\u00f3logos cre\u00edan que era cierta: que si las c\u00e9lulas cancerosas est\u00e1n bien encapsuladas por los tejidos conectivos, no se propagar\u00e1n a otras partes del cuerpo. En cambio, un an\u00e1lisis de aprendizaje autom\u00e1tico de im\u00e1genes de muestras de tumores para los que se conoc\u00eda el resultado indic\u00f3 lo contrario: cuando la encapsulaci\u00f3n tiene fugas, el riesgo de met\u00e1stasis parece ser menor. Una posible explicaci\u00f3n de por qu\u00e9 esto puede ser cierto es que los gl\u00f3bulos blancos pueden ingresar y mantener las c\u00e9lulas cancerosas bajo control.<\/p>\n\n\n\n

“Toda esta \u00e1rea de construcci\u00f3n de instrumentos y algoritmos es muy rica en t\u00e9rminos de oportunidades para generar nuevas innovaciones”, dice Yang, quien recientemente lanz\u00f3 un nuevo proyecto destinado a hacer una c\u00e1mara para obtener im\u00e1genes de las interacciones entre las ra\u00edces y el suelo bajo tierra para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n. sobre los efectos del cambio clim\u00e1tico en los cultivos y la vegetaci\u00f3n. \u201cY poder tener un impacto significativo es realmente gratificante. Saber que, alg\u00fan d\u00eda, lo que estamos haciendo tal vez tendr\u00e1 un impacto profundo en la patolog\u00eda, por ejemplo, o en los procedimientos de FIV, es algo que creo que no solo me impulsa a m\u00ed, sino tambi\u00e9n al resto de mi grupo\u201d.<\/p>\n\n\n\n

C\u00e1maras que calculan
La cient\u00edfica inform\u00e1tica Katie Bouman tambi\u00e9n usa IA para ayudar a compilar im\u00e1genes que de otro modo ser\u00eda imposible crear. Pero mientras que Yang y sus colegas se enfocan, tanto literal como figurativamente, en c\u00e9lulas y mol\u00e9culas microsc\u00f3picas, Bouman normalmente fija su mirada en objetos mucho m\u00e1s grandes, como agujeros negros, y construye instrumentos que reinventan el papel y la funci\u00f3n de las propias c\u00e1maras para hacer eso.<\/p>\n\n\n\n

\u201cMe gusta decir que el tama\u00f1o es equivalente al tama\u00f1o de un grano de arena, si ese grano de arena est\u00e1 en Nueva York y lo estoy viendo desde Los \u00c1ngeles\u201d.<\/p>\n\n\n\n

\u2014 KATIE BOUMAN
\u201cDurante cientos de a\u00f1os, las c\u00e1maras se han modelado a partir de c\u00f3mo funcionan nuestros ojos, pero eso solo puede llevarte hasta cierto punto\u201d, dice Bouman. \u201cEstamos explorando qu\u00e9 sucede si te permites romper el modelo est\u00e1ndar de c\u00f3mo deber\u00eda verse una c\u00e1mara. Al resolver las c\u00e1maras computacionales novedosas que combinan nuevos tipos de hardware con software, la esperanza es que la sinergia entre ellos le permita recuperar im\u00e1genes o ver fen\u00f3menos que no es posible ver.<\/p>\n\n\n\n

cantar enfoques tradicionales.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Bouman se interes\u00f3 por primera vez en las c\u00e1maras computacionales como estudiante de posgrado en el MIT, donde trabaj\u00f3 en el proyecto Event Horizon Telescope (EHT) como miembro del equipo que produjo la primera imagen de un agujero negro en 2019. Desde que se uni\u00f3 a Caltech ese mismo a\u00f1o , continu\u00f3 este trabajo y dirigi\u00f3 un equipo de Caltech de colaboradores clave para el logro m\u00e1s reciente de la Colaboraci\u00f3n EHT: generar la primera imagen del agujero negro supermasivo en el centro de la galaxia de la V\u00eda L\u00e1ctea. “El gran desaf\u00edo de obtener im\u00e1genes de cualquier agujero negro es que est\u00e1n tan lejos y son tan compactos que son muy, muy peque\u00f1os en el cielo”, dice Bouman. \u201cMe gusta decir que el tama\u00f1o es equivalente al tama\u00f1o de un grano de arena, si ese grano de arena est\u00e1 en Nueva York y lo estoy viendo desde Los \u00c1ngeles\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Para tomar una fotograf\u00eda real de algo tan min\u00fasculo, dice, se necesitar\u00eda un telescopio del tama\u00f1o de la Tierra. En cambio, el equipo tom\u00f3 im\u00e1genes de telescopios de todo el mundo para formar una sola imagen con la ayuda de algoritmos para unir los puntos en blanco. \u201cSi solo recolectamos luz en muy pocos puntos alrededor del mundo, tenemos que completar la informaci\u00f3n que falta\u201d, explica Bouman. \u201cY debemos llenarlo inteligentemente. Mi objetivo principal era tomar los datos que recopilamos y recuperar la imagen subyacente. No es como una c\u00e1mara normal donde recoges toda la informaci\u00f3n y la puedes ver con tus ojos.<\/p>\n\n\n\n

Tienes que asegurarte de haber capturado la variedad de im\u00e1genes posibles que podr\u00edan explicar los datos\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Existe una versi\u00f3n simple de este tipo de c\u00e1mara computacional compleja en los tel\u00e9fonos inteligentes. Cuando toma una fotograf\u00eda usando la funci\u00f3n de alto rango din\u00e1mico (HDR), en realidad produce numerosas fotos tomadas a diferentes velocidades de obturaci\u00f3n. Luego, la c\u00e1mara emplea un algoritmo para extraer datos de cada una de esas im\u00e1genes para crear una composici\u00f3n de las mejores partes. Del mismo modo, las c\u00e1maras que dise\u00f1an Bouman y su grupo de investigaci\u00f3n combinan sensores e IA para lograr im\u00e1genes, en muchas escalas diferentes, de objetos y fen\u00f3menos nunca antes vistos.<\/p>\n\n\n\n

Como la mayor\u00eda de las tecnolog\u00edas de im\u00e1genes, las c\u00e1maras computacionales tambi\u00e9n tienen aplicaciones m\u00e9dicas. Con el experto en aprendizaje autom\u00e1tico Yisong Yue, profesor de inform\u00e1tica y ciencias matem\u00e1ticas y codirector de la iniciativa AI4Science de Caltech, Bouman ha trabajado para acelerar y mejorar las m\u00e1quinas de resonancia magn\u00e9tica mediante el desarrollo de algoritmos que ayudan a la m\u00e1quina a ajustar las im\u00e1genes que toma en tiempo real. . (Actualmente, las resonancias magn\u00e9ticas deben basarse en ubicaciones de muestra predeterminadas). “Nuestro enfoque permite que se tomen decisiones mientras se escanea al paciente para tratar de obtener las mediciones m\u00e1s informativas en el menor tiempo posible”, dice Bouman. (Tianwei Yin, Zihui Wu, He Sun, Adrian V. Dalca y Yisong Yue colaboraron en este trabajo).<\/p>\n\n\n\n

Si bien espera continuar su b\u00fasqueda para mejorar las im\u00e1genes astron\u00f3micas, Bouman dice que est\u00e1 interesada en aplicar sus c\u00e1maras computacionales a campos m\u00e1s all\u00e1 de los que ya ha explorado, como la sismolog\u00eda y la rob\u00f3tica. \u201cEl tama\u00f1o peque\u00f1o de Caltech me permite colaborar mucho m\u00e1s f\u00e1cilmente entre disciplinas\u201d, dice ella. \u201cHay tantas aplicaciones potenciales en el campus; el desaf\u00edo ahora es c\u00f3mo elegir entre ellos, porque no se puede hacer todo\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La qu\u00edmica Lu Wei puede recordar la primera vez que realmente vio los resultados de su investigaci\u00f3n. Lleg\u00f3 el momento en que era estudiante de posgrado y, con sus compa\u00f1eros de laboratorio, construy\u00f3 un microscopio. \u201cCuando obtuvimos nuestra primera imagen, literalmente salt\u00e9\u201d, dice Wei. \u201cVer realmente es creer\u201d. Wei se ha inclinado hacia esa sensaci\u00f3n de emoci\u00f3n desde entonces. Ahora, en su propio laboratorio en Caltech, utiliza nuevos m\u00e9todos de espectroscopia y microscopia para profundizar en los tejidos biol\u00f3gicos y […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[4],"tags":[],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"http:\/\/www.pasadenahoy.com\/primero\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21696"}],"collection":[{"href":"http:\/\/www.pasadenahoy.com\/primero\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"http:\/\/www.pasadenahoy.com\/primero\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.pasadenahoy.com\/primero\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.pasadenahoy.com\/primero\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=21696"}],"version-history":[{"count":2,"href":"http:\/\/www.pasadenahoy.com\/primero\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21696\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":21699,"href":"http:\/\/www.pasadenahoy.com\/primero\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21696\/revisions\/21699"}],"wp:attachment":[{"href":"http:\/\/www.pasadenahoy.com\/primero\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=21696"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"http:\/\/www.pasadenahoy.com\/primero\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=21696"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"http:\/\/www.pasadenahoy.com\/primero\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=21696"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}